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摘要 了解阅读障碍的神经基础是发育神经科学中一个开放而基本的问题。阅读障碍的一个普遍认可的因果风险因素是语音缺陷 (PD)。然而，对 PD 和阅读障碍之间的因果关系的研究和理论化主要基于行为测量的结果。缺少的是这些关系的潜在神经生理起源的证据。本研究检查了语音意识任务，即音素省略 (PE) 的表现是否在神经层面将患有阅读障碍的儿童与正常发育的儿童区分开来。我们提出了一种基于机器学习的新型方法，从 EEG 中提取神经活动，以识别群体层面的神经差异。具体而言，我们制定了一个优化问题，首先通过最大化正常发育儿童在音素省略过程中神经活动的一致性来提取信息丰富的 EEG 成分（称为音素相关神经一致性成分）。接下来，我们利用机器学习算法将结果成分进行最佳组合，以区分患有阅读障碍的儿童和对照组儿童。结果表明，所提出的音素相关神经一致性成分可以预测各组之间的潜在神经差异。这些结果为阅读障碍的神经基础以及 PD 作为阅读障碍的因果关系的潜在神经起源提供了实证证据。值得注意的是，所提出的方法可用于研究其他行为定义的发育障碍。
语音意识任务中的词汇量 |克里斯托福鲁
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